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人の勘や経験に頼った予測に依存し、 市場の需要変化に追随できず、 商品を適切なタイミングで供給できず、
顧客からの信頼低下や売上損失に繋がる 販売期限が短いため在庫調整が難しく、 配送遅延や出荷制約が生じやすく、 物理的なサプライチェーンをデジタル空間上に再現したデジタルツインモデル 生産実績を記録 実績データを収集 在庫量・運用状況を更新 需給トレンドを分析し、将来の販売を予測 需給バランスを最適化 欠品・過剰を検知し、自動で最適な調整を実行 需給調整業務を自動化し、全体最適を実現する統合機能 過去1年分のデータを活用した販売予測のもとに、在庫計画から製造計画をSKU毎にシミュレーション。 生産・販売作業で確定した月の計画に対して日々実績を監視し 1か月単位での予測対実績を自動実施。振り返りを行うため予測対実績表を作成し、手作業・Excelからの脱却と全商品対象の分析を実現。 突発的な増産
新製品・季節品の生産数量と最終製造(終売等)で、 3つのレイヤーでDX変革を実現 手作業から解放 新たな価値創出 サプライチェーン全体に波及こんな課題をお持ちではありませんか?
在庫過多・過少
誤差による在庫の過多・減少が発生需要変動への対応困難
需給バランスの崩れが発生している欠品リスク
3分の1ルールによる
返品・廃棄リスクの増大
返品・廃棄が発生しやすい状況が続いている物流人員不足による供給の不安定化
計画通りに商品を届けられない状況が
拡大しているCASTORMとは
リアルの実績データをもとに予測データを作成し、その結果を再び学習する
継続的改善のフィードバックループを実現リアル
製造
販売・出荷
在庫・物流
ループ
デジタル
販売予測
生産計画立案
アラート通知
キッコーマン様の取り組みをCASTORMが支援しています。
この取り組みが PR TIMES に掲載されました。CASTORM 4つの主要機能
製造・販売・在庫予測シミュレーション
実行支援(監視アラート)
異常があればアラートを発出早期に対応するPDCAチェック(予測対実績)
需給シミュレーション
製造ロットを保持するか崩すか等 実行する前にシミュレーションをするCASTORM導入によるDX効果
業務効率DX
イノベーションDX
全体最適DX
よくある質問
Q.
販促の情報を入れるときはどうすればいいですか?
販売チャネル別・商品別に入力でき、期間・内容を設定することで、販促施策が自動的に販売予測へ反映されます。
Excelや別システムでの二重管理は不要です。
Q.
システムはスクラッチ開発ですか?
お客様の業務プロセスやデータ構造に合わせて柔軟にカスタマイズ可能です。
Q.
AIではなく統計モデルを使っている理由は?
今後はデータ蓄積の進展に合わせて、AI・機械学習モデルによる高精度予測への移行を計画しています。
段階的にモデルを検証し、精度と運用性を両立させる方針です。
Q.
SKU数が多く、季節品や限定品など生産リズムが異なる商品もあります。CASTORMはこうした多様な品目にも対応できますか?
CASTORMはSKUごとの販売・生産サイクルを自動で学習し、月1回生産品や季節限定品などの変動も考慮して予測・最適化します。
リードタイムや季節性もAIが反映するため、多品種生産にも柔軟に対応します。
Q.
既存システムとのデータ連携はどのように行いますか?
初期はCSVなどでの連携から始め、安定稼働後に自動連携へ移行する段階的な導入も可能です。
Q.
新商品のように販売実績が少ない場合でも、CASTORMで販売予測は可能ですか?
すべての商品を「販売期間」「カテゴリ」などで分類し、新商品に最適なモデルを適用。
販売開始後は実績データを取り込み、AIが自動的に再学習して予測精度を高めます。
限定販売やPB商品のように販売先が特定されている場合も、予測が可能です。